老年失智失能量表的編制：統計學方法在條目篩選中的運用

岳速萍 李洪毅 王瑜 況偉宏 邱培媛 蔡清艷 簡薇 張倩 田帆 何滿西 王洪明

(1成都市第四人民醫院，四川 成都 610000；2四川大學華西心理衛生中心；3四川大學華西公共衛生中心)

失智是引起老年失能的重要因素之一。在人口老齡化日益加劇的大趨勢下，癡呆老人的比例將不斷增大，并推測至 2040年的中國癡呆年發病率將升為 0.8%〔1〕。失智老人的功能狀態及照護問題逐漸成為社會關注的熱點。制定科學有效的評估工具對失智人群的失能情況進行評估，變得十分緊迫和必要。目前國內外大多數研究都是以軀體失能為基礎，而專門針對失智老人功能喪失評估的相關研究尚未見報道。課題組在前期工作中，通過文獻查閱，現場調研及核心組討論等方法確立了備選條目池，并采用德爾菲咨詢法選取了重要性大，可行性高的27個條目形成了失智失能初始量表。本研究在此基礎上，遵循敏感性強、代表性好、獨立性好、區分度高的條目篩選原則〔2〕，利用臨界比值法、相關系數法等多種統計學方法繼續對初始量表所包含的條目進行篩選，旨在建立正式的失智失能量表。

1 資料與方法

1.1評估對象 納入對象：①診斷為癡呆。②患者家屬知情同意。排除對象：①診斷為精神發育遲滯者。②嚴重基礎疾病無法完成本研究者。③精神疾病處于急性期無法配合完成研究者。④嚴重的視力、聽力障礙無法配合完成研究者。

1.2樣本量 條目篩選是基于抽樣的數據進行，而樣本量多少對條目篩選結果會造成影響，但具體影響大小尚不明確〔3〕。一般來說，隨著被試條目數量的增加，樣本量應相應的增加，一般要求1個條目對應5～10個樣本〔4,5〕。失智失能初始量表的條目數為 27條，所以至少需要135例樣本，本研究共發放問卷150份，回收有效問卷145份(96.67%)。其中，成都市第四人民醫院老年科住院癡呆患者70例，成都市第一福利院15例，成都市第二福利院20例，成都市老年康療院20例，成都優護家護理院20例。

1.3評估工具 通過走訪不同機構及社區，采用自制基本資料表與失智失能評估初始量表，對照料者及研究對象本人進行面對面訪談獲取信息。

1.4統計分析 數據錄入采用Epidata 3.02 軟件。雙人雙錄入。數據分析使用SPSS19.0軟件。臨界比值法、相關系數法、Cronbach系數法、變異法和指標共線分析法篩選條目，構建正式量表。

1.4.1臨界比值法 用于考察條目的反應程度，即條目的鑒別能力。方法為將量表總分從高到低進行排序，得分前25%～33%者定為高分組，得分后25%～33%者為低分組，然后分析兩組間各個條目得分的差異〔6〕。本研究參照多個既往研究〔7,8〕，將得分前后27%為界限值，劃分為兩組進行分析。以t檢驗比較各條目高分組與低分組的得分,差別無統計學意義的條目考慮刪除。

1.4.2相關系數法 用于考察條目的歸屬設計是否存在問題。方法為計算條目與其所屬維度的相關系數，若絕對值大且有統計學意義，說明代表性好，條目屬于該維度。而條目與其他維度相關系數絕對值小或無統計學意義，說明獨立性好。如果條目與其所屬維度的相關系數<0.4則考慮刪除〔9〕。

1.4.3Cronbach系數法 Cronbach系數是考察量表內部一致性的常用指標。值越高，說明量表條目所反映或測量的內容越一致；否則，則說明內容過于分散〔10〕。方法為首先計算量表所有條目的Cronbach系數，比較去除某一條目后對該系數的影響。如果某條目去除后，系數顯著上升，則說明去掉該條目能使內部—致性增強，應當去掉，反之則應當保留〔11〕。

1.4.4變異法 變異系數法是考察條目敏感性。通過計條目得分的離散程度來反映其敏感性。條目的變異系數<0.2，說明條目得分的分散程度差，應用時的區分能力就差，即敏感性差，則應當刪掉該條目〔12〕。

1.4.5指標共線分析法 用于考察量表是否存在評價內容高度相關的條目，從而精簡量表，提高量表應用中的可行性。通過計算條目間的相關系數進行考量，若兩個條目的相關系數>0.8，則說明2個條目可能反映的內容高度相關或有較大重疊，則應當刪除其中1條〔13〕。

1.5質量控制 由3位課題組專家分別制定三個維度的量表評估手冊，制定統一指導語，并對評估員進行統一培訓。調查前，對所有評估員進行一致性檢驗。調查過程中設立3位組長，其職責為負責解答評估員在調查過程中的問題。

2 結 果

2.1臨界比值法 除幻覺及妄想、意外兩個條目外，所有條目高分組與低分組得分差異顯著(P<0.05)。見表1。

表1 臨界比值法條目分析結果

2.2指標與其維度相關性系數法 人物定向力(r=0.830)、注意力(r=0.757)、計算力(r=0.725)、言語表達(r=0.869)、言語理解(r=0.891)、即刻記憶力(r=0.875)、時間定向力(r=0.718)、地點定向力(r=0.852)、命名(r=0.867)、延遲記憶力(r=0.597)、視空間能力(r=0.480)、軀體步行(r=0.717)、進食能力(r=0.806)、吞咽功能(r=0.615)、穿脫衣物(r=0.837)、梳理(r=0.808)、洗澡(r=0.760)、小便衛生(r=0.874)、大便衛生(r=0.882)、幻覺及妄想(r=0.426)、重復言行(r=0.641)、攻擊言行(r=0.647)、脫抑制行為(r=0.538)、游蕩(r=0.490)、夜間行為問題(r=0.673)、易激惹/情緒不穩(r=0.737)、意外(r=0.117)。與總分呈顯著正相關(均P<0.001)，意外(r=0.117,P=0.162)這一條目與其所屬的精神行為癥狀維度的總分相關系數<0.4，其他條目與其所屬維度的相關系數均>0.4。

2.3Cronbach系數法 初始量表總的Cronbach系數為 0.901，表明初始量表具有很好的內部一致性，經過對所有條目進行分析，未發現存在“異類”條目。認知功能：人物定向力Cronbach系數為0.894、注意力Cronbach系數為0.897、計算力Cronbach系數為0.896、言語表達Cronbach系數為0.893、言語理解Cronbach系數為0.892、即刻記憶力Cronbach系數為0.892、時間定向力Cronbach系數為0.896、地點定向力Cronbach系數為0.893、命名Cronbach系數為0.893、延遲記憶力Cronbach系數為0.898、視空間能力Cronbach系數為0.900、日常生活能力：軀體步行Cronbach系數為0.898、進食能力Cronbach系數為0.895、吞咽功能Cronbach系數為0.901、穿脫衣物Cronbach系數為0.892、梳理Cronbach系數為0.893、洗澡Cronbach系數為0.894、小便衛生Cronbach系數為0.891、大便衛生Cronbach系數為0.890、精神行為癥狀：幻覺及妄想Cronbach系數為0.911、重復言行Cronbach系數為0.902、攻擊言行Cronbach系數為0.901、脫抑制行為Cronbach系數為0.902、游蕩Cronbach系數為0.906、夜間行為問題Cronbach系數為0.900、易激惹/情緒不穩Cronbach系數為0.900、意外Cronbach系數為0.904。

2.4變異法 所有條目的變異系數均大于0.2，基本達到了設計的要求。認知功能：人物定向力變異系數為0.65、注意力變異系數為0.63、計算力變異系數為0.40、言語表達變異系數為0.62、言語理解變異系數為0.55、即刻記憶力變異系數為0.53、時間定向力變異系數為0.28、地點定向力變異系數為0.43、命名變異系數為0.87、延遲記憶力變異系數為0.29、視空間能力變異系數為0.30；日常生活能力：軀體步行變異系數為0.55、進食能力變異系數為0.65、吞咽功能變異系數為1.24、穿脫衣物變異系數為0.44、梳理變異系數為0.41、洗澡變異系數為0.30、小便衛生變異系數為0.50、大便衛生變異系數為0.53；精神行為癥狀：幻覺及妄想變異系數為1.14、重復言行變異系數為0.97、攻擊言行變異系數為1.37、脫抑制行為變異系數為2.40、游蕩變異系數為1.88、夜間行為問題變異系數為1.20、易激惹/情緒不穩變異系數為1.15、意外變異系數為4.06。

2.5指標共線性分析 經過對27個條目的相關性分析，我們擬刪除條目間相關系數>0.8的條目。結果顯示，相關系數>0.8的指標有4對，分別為大便衛生和小便衛生相關系數達0.913;言語表達和言語理解相關系數達0.907；言語表達和命名相關系數達0.827；言語理解和命名相關系數達0.833。

2.6條目篩選 根據上述統計學分析結果，議題小組專家多次討論后決定刪除“意外”、“言語理解”、“言語表達”這3個條目，合并“大便衛生”與“小便衛生”形成新的條目“大小便衛生”。最終形成包括23個條目，分屬“認知功能”、“日常生活能力”，“精神行為癥狀” 3 個維度的失智失能評估正式量表。

3 討 論

老年失智失能量表的評估對象是癡呆患者，評估內容是其失能的嚴重程度。意味著不僅要將關于失能相關的抽象概念進行具體化，量化以便測量。還要考慮癡呆其特殊的認知功能狀態，不能很好的配合檢查的情況進行綜合考慮。然而，量表這種評估方式又具有主觀性、非線性、模糊性等缺陷，故篩選出具有代表性、可行性的條目是量表制作的關鍵環節〔14〕。

在條目篩選方面，我們首先通過復習文獻建立了初始條目池，并通過德爾菲法咨詢專家意見建立初始量表，確保了條目的可行性和重要性。但對量表的建立來說，這還不夠。因而我們使用臨界比值、相關系數、Cronbach系數法等統計學方法在初始量表的基礎上進一步篩選了條目。所有條目與所屬維度相關性均較大，而與其他維度相關性差，說明量表代表性及獨立性較好。我們使用臨界比值法刪除了意見這個鑒別能力差的條目。并將指標共線性高的條目或刪除，或合并。最終形成包括24個條目，分屬“認知功能”、“日常生活能力”，“精神行為問題” 3 個維度的失智失能量表。

本研究，從統計學角度，通過調查試驗，利用多種公認的統計學方法結合專家意見，在初始量表的基礎上進一步篩選條目，確保量表的條目具有良好的反應性、代表性、獨立性、敏感性、內部一致性且精簡實用。